陕北北部植被生态环境变化遥感监测及对径流的影响分析

第４０卷第１０期２０２０年５月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１０Ｍａｙ，２０２０基金项目：国家自然科学基金项目（４１３７１５２３）；教育部人文社会科学重点研究基地项目（１４ＪＪＤ８４０００４）收稿日期：２０１９⁃０５⁃１１；㊀㊀修订日期：２０２０⁃０５⁃１２∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｒｅｎｚｈｙ＠ｓｎｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０５１１０９６３段艺芳，任志远，孙艺杰．陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应．生态学报，２０２０，４０（１０）：３４０８⁃３４１９．ＤｕａｎＹＦ，ＲｅｎＺＹ，ＳｕｎＹＪ．Ｔｉｍｅ⁃ｌａｙｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｏｎｗａｔｅｒｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１０）：３４０８⁃３４１９．陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应段艺芳１，２，任志远１，∗，孙艺杰１１陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安㊀７１０１１９２聊城大学环境与规划学院，聊城㊀２５２０００摘要：基于月尺度气温㊁降水以及ＭＯＤＩＳ⁃ＧＰＰ㊁ＭＯＤＩＳ⁃ＥＴ遥感数据，采用基于像元的时滞偏相关分析，揭示了陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应及其影响因素㊂结果表明：①２０００ ２０１４年，受退耕还林草生态工程和气候变化的双重影响，陕北黄土高原ＷＵＥ呈波动变化趋势，２００１ ２００３年显著下降，２００３ ２００５年㊁２０１０ ２０１３年显著上升㊂受不同植被类型的影响，年内ＷＵＥ呈急速双峰㊁缓速双峰和单峰型３种变化状态㊂②陕北黄土高原ＷＵＥ对降水存在明显的时滞效应，滞后时间多为３个月，人为扰动较大的Ｉ⁃１㊁Ｉ⁃２㊁Ⅱ⁃２生态区以及植被覆盖度较高的Ⅲ⁃３生态区ＷＵＥ对降水的时滞响应程度明显低于其他生态区；而对气温的时滞效应较弱，仅南部的Ⅲ⁃２㊁Ⅲ⁃３生态区ＷＵＥ对气温存在１ ２个月滞后时间㊂③不同植被类型ＷＵＥ对降水的时滞效应较明显，荒漠类植被ＷＵＥ对降水时滞响应程度最强，滞后时间近３个月，针叶林时滞响应程度最弱，滞后时间为２．１个月；但对气温的时滞效应总体较弱，针叶林ＷＵＥ对气温滞后时间为１５ｄ，其余大多数植被类型ＷＵＥ对气温不存在滞后时间㊂④ＷＵＥ气候时滞效应对植被覆盖度的敏感性存在一定的阈值效应，植被覆盖度高于阈值６２．３％时，对降水的时滞效应开始逐渐减弱，而对气温的时滞效应逐渐显现㊂关键词：水分利用效率；时滞效应；气候因子；陕北黄土高原Ｔｉｍｅ⁃ｌａｙｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｏｎｗａｔｅｒｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉＤＵＡＮＹｉｆａｎｇ１，２，ＲＥＮＺｈｉｙｕａｎ１，∗，ＳＵＮＹｉｊｉｅ１１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＴｏｕｒｉｓｍ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１０１１９，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇ，ＬｉａｏｃｈｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ２５２０００，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｄａｔａｓｕｃｈａｓｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ＭＯＤＩＳ⁃ＧＰＰａｎｄＭＯＤＩＳ⁃ＥＴｄａｔａｓｅｔｓａｔｍｏｎｔｈｌｙｓｃａｌｅｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１４，ｕｓｉｎｇｐｉｘｅｌ⁃ｂａｓｅｄｔｉｍｅ⁃ｌａｙｐａｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｃｌｉｍａｔｅｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｏｆｗａｔｅｒｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ（ＷＵＥ）ａｎｄｉｔｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｊｅｃｔｏｆｃｏｎｖｅｒｔｉｎｇｆａｒｍｌａｎｄｔｏｆｏｒｅｓｔｒｙｏｒｇｒａｓｓｌａｎｄａｎｄｔｈｅｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ，ｔｈｅｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌＷＵＥｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉｓｈｏｗｅｄａｆｌｕｃｔｕａｔｉｎｇｔｒｅｎｄ，ａｍｏｎｇｗｈｉｃｈ，２００１ ２００３ｄｅｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ，２００３ ２００５ａｎｄ２０１０ ２０１３ｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ，ａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｅｒａｎｇｅｄｆｒｏｍ１．０６ｔｏ１．６７ｇＣｍｍ－１ｍ－２ｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１４．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ，ｔｈｅｉｎｔｒａａｎｎｕａｌＷＵＥｓｈｏｗｅｄｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓｏｆｃｈａｎｇｅｓ：ｒａｐｉｄｄｏｕｂｌｅｐｅａｋ，ｓｌｏｗｄｏｕｂｌｅｐｅａｋａｎｄｓｉｎｇｌｅｐｅａｋ．ＷＵＥｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉｈａｄｏｂｖｉｏｕｓｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｗａｓｍｏｓｔｌｙ３ｍｏｎｔｈｓ．Ｂｕｔｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｄｅｇｒｅｅａｎｄｔｉｍｅ⁃ｌａｇｏｆＷＵＥｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎＩ⁃１，Ｉ⁃２，ＩＩ⁃２ａｎｄＩＩＩ⁃３ｅｃｏ⁃ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｒｅａｓｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｌｏｗｅｒｔｈａｎｔｈｏｓｅｉｎｏｔｈｅｒｅｃｏ⁃ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｒｅａｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｏｆＷＵＥｔｏｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｗａｓｗｅａｋ，ａｎｄｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｏｆＷＵＥｔｏｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｗａｓ１ ２ｍｏｎｔｈｓ，ｗｈｉｃｈｏｎｌｙｌｉｅｄｉｎＩＩＩ⁃２ａｎｄＩＩＩ⁃３ｅｃｏ⁃ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｒｅａｓ．Ｔｈｅｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｏｆＷＵＥｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｗａｓｍｏｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．ＷＵＥｏｆｄｅｓｅｒｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｈａｄｔｈｅｓｔｒｏｎｇｅｓｔｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｗｉｔｈｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｏｆｎｅａｒｌｙ３ｍｏｎｔｈｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｗａｓｔｈｅｗｅａｋｅｓｔｕｎｄｅｒｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓｆｏｒｅｓｔ，ｗｉｔｈｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｏｆ２．１ｍｏｎｔｈｓ．Ｂｕｔｔｈｅｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｏｆＷＵＥｔｏｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｗａｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｗｅａｋ．ＴｈｅｔｉｍｅｌａｇｏｆＷＵＥｔｏｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｕｎｄｅｒｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓｆｏｒｅｓｔｗａｓ１５ｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅｗａｓｎｏｔｉｍｅ⁃ｌａｇｕｎｄｅｒｍｏｓｔｏｔｈｅｒｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ．Ｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｔｉｍｅ⁃ｌａｙｅｆｆｅｃｔｏｎｃｌｉｍａｔｅｔｏｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｈａｄａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｅｆｆｅｃｔ．Ｗｈｅｎｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｗａｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎ６２．３％，ｔｈｅｔｉｍｅ⁃ｌａｇｅｆｆｅｃｔｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｇｒａｄｕａｌｌｙｗｅａｋｅｎｅｄ，ａｎｄｔｈａｔｔｏｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｇｒａｄｕａｌｌｙａｐｐｅａｒｅｄ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；ｔｉｍｅ⁃ｌａｙｅｆｆｅｃｔ；ｃｌｉｍａｔｉｃｆａｃｔｏｒ；ＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉ全球气候变化显著影响着陆地生态系统生产力状况及水分利用分布格局［１⁃２］，水分利用效率（ＷａｔｅｒＵｓｅＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ＷＵＥ）成为碳⁃水循环耦合研究关键因子以及评估生态系统气候变化敏感性的重要指标［３⁃５］，生态系统ＷＵＥ及其对气候变化的响应机制已成为当前国际上研究生态与气候相互作用的核心议题［６⁃７］，其对评估区域碳水循环耦合机制以及预测未来气候变化对生态系统的影响具有重要意义㊂最初植被ＷＵＥ研究主要在农学㊁植物生理学领域开展，且大多基于站点数据围绕农作物或自然群落中的植物进行，以指导农田管理或探索植物对环境的适应策略［８⁃９］㊂在当前全球气候变化的大背景下，越来越多的学者从更大时空尺度研究草地㊁森林等自然生态系统以及区域综合生态系统ＷＵＥ对气候变化的响应，并逐渐成为生态㊁地球等学科研究的热点㊂如张良侠［１０］研究了气候和土地利用变化对中国北方草原区ＥＴ（Ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ，生态系统蒸散量）和ＷＵＥ的影响，发现气候变化导致１９８１ ２０１０北方草原区ＷＵＥ整体减少㊂张远东等［１１］对１９５４ ２０１０年西南高山地区ＷＵＥ气候响应分析后发现该地区ＷＵＥ主要受气温影响；位贺杰等［１２］分析了渭河流域ＷＵＥ时空特征及其与气温㊁降雨的关系，发现ＷＵＥ随年内气温和降雨的变化均呈现５阶段的变化特征㊂黄小涛等［１３］发现１９７９ ２０１２年新疆ＷＵＥ与水热组合条件高度相关，不同草地ＷＵＥ差异也较为显著㊂刘宪锋等［１４］发现降水量㊁日照时数和相对湿度是导致黄土高原植被生态系统ＷＵＥ变化的主要气候因子㊂此外，已有学者研究发现生态系统ＷＵＥ对干旱存在一定滞后效应［１５⁃１６］㊂综上研究，温度㊁降水㊁太阳辐射等气候因子均会对ＷＵＥ产生影响，且不同区域ＷＵＥ主控气候因子亦有所不同，但目前对生态系统ＷＵＥ气候时滞效应方面的研究涉及较少，已有的时滞研究多局限在站点尺度上，对于不同空间尺度上ＷＵＥ气候时滞效应方面的研究尚不明确，对区域生态系统ＷＵＥ研究的深度还需加强㊂黄土高原承担着生态脆弱和气候干旱的双重压力，该地区降水量远不足植被需水量，但目前该区域有关生态系统ＷＵＥ与气候因子的相关研究成果相对不足，ＷＵＥ气候时滞效应方面的研究更未见到㊂鉴于此，本研究基于２０００ ２０１４年逐月ＧＰＰ（总初级生产力，ＧｒｏｓｓＰｒｉｍａｒｙＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）㊁ＥＴ（蒸散发量，Ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ）㊁气温㊁降雨等数据，利用相关分析㊁偏相关分析㊁时滞偏相关分析等数理统计方法，探讨陕北黄土高原ＷＵＥ时空变化特征㊁气候时滞效应及其影响因素，以期为该区域应对气候变化㊁水资源合理利用及区域生态环境可持续发展提供科学参考㊂１㊀研究区域与数据处理１．１㊀研究区概况陕北黄土高原地处黄土高原中部，位于３５ʎ０２ᶄ ３９ʎ３５ᶄＮ和１０７ʎ１５ᶄ １１０ʎ１５ᶄＥ之间，总面积约９．２５ˑ１０４ｋｍ２㊂地势西北高东南低，基本地貌类型有黄土塬㊁梁㊁峁㊁沟㊁塬；气候上，属于温带大陆性半湿润向半干旱气候过渡区，夏秋季多雨㊁冬春季干旱少雨，年均温８．１ １１．３ħ，年均降水量３２５ ６２５ｍｍ；主要分布着阔叶林㊁针叶林㊁落叶灌丛㊁草甸㊁草原㊁荒漠等植被类型（图１）㊂全境属黄河水系，主要分布着无定河㊁延河等支流㊂９０４３㊀１０期㊀㊀㊀段艺芳㊀等：陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应㊀该区域水土流失严重，人地矛盾加剧，生态环境十分脆弱㊂图１㊀研究区概况Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｓｔｕｄｙａｒｅａＩ⁃１：洛川黄土塬农业生态功能区；Ｉ⁃２：渭河两侧黄土台塬农业生态功能区；ＩＩ⁃１：榆神府黄土梁水蚀风蚀控制生态功能区；ＩＩ⁃２：黄河沿岸土壤侵蚀敏感生态功能区；ＩＩ⁃３：米绥子黄土峁状丘陵沟壑水土流失敏感生态功能区；ＩＩ⁃４：宜延黄土梁土壤侵蚀敏感生态功能区；ＩＩ⁃５：安塞黄土梁峁沟壑水土流失控制生态功能区；ＩＩ⁃６：白于山南侧水土保持控制生态功能区；ＩＩＩ⁃１：白于山河源水源涵养生态功能区；ＩＩＩ⁃２：子午岭水源涵养生态功能区；ＩＩＩ⁃３：黄龙山㊁崂山水源涵养生态功能区；ＩＶ⁃１：定横榆防风固沙生态功能区１．２㊀数据来源与处理ＧＰＰ和ＥＴ数据来源于蒙大拿大学数字地球动态模拟研究组发布的ＭＯＤ１７Ａ２和ＭＯＤ１６Ａ２数据产品（ｈｔｔｐ：ｆｉｌｅｓ．ｎｔｓｇ．ｕｍｔ．ｅｄｕ），空间分辨率１ｋｍ，时间分辨率８ｄ，经验证，均具有较好的精度，且广泛应用于全球和区域等相关研究中［１７⁃１８］㊂ＮＤＶＩ数据来源于美国国家航空航天局（ＮＡＳＡ）的ＭＯＤＩＳ１３Ｑ１⁃ＮＤＶＩ数据，空间分辨率２５０ｍ，时间分辨率１６ｄ，采用最大值合成法（ＭＶＣ）合成ＮＤＶＩ年值序列，并将其重采样为１ｋｍ空间分辨率㊂植被类型采用土地利用覆盖数据，空间分辨率１ｋｍ，源于中国科学院资源环境科学数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ）㊂通过ＩＤＬ程序批量处理上述所有产品数据的拼接㊁裁切和投影转换，以保证所有数据的空间匹配㊂生态区划数据来源于中国生态系统评估与生态安全数据库（ｗｗｗ．ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ．ｃｓｄｂ．ｃｎ／ｉｎｄｅｘ．ｊｓｐ）㊂气象数据为２０００ ２０１４年陕北黄土高原及周边１７个气象台站的逐月数据，包括月均气温和月总降水量，源于中国气象科学数据共享服务网（ｈｔｔｐ：／／ｃｄｃ．ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ）㊂２㊀研究方法２．１㊀ＷＵＥ计算方法文中ＷＵＥ指的是损失植物冠层和土壤单位质量水分（ＥＴ）所生产的干物质的量（ＧＰＰ），计算公式为［１９］：ＷＵＥ＝ＧＰＰ／ＥＴ（１）式中，ＷＵＥ为水分利用效率（ｇＣｍｍ－１ｍ－２），ＧＰＰ为生态系统总初级生产力（ｇＣｍ－２），ＥＴ为生态系统蒸散发量（ｍｍ）㊂２．２㊀时滞偏相关分析本研究引入基于像元的时滞偏相关分析法计算２０００ ２０１４年陕北黄土高原月均ＷＵＥ与月降水量㊁月均温之间的最大时滞偏相关系数及滞后时间，分析ＷＵＥ对降水和气温的时滞效应㊂计算过程［２０］：０１４３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀１）计算不同时滞下ＷＵＥ与月降水量和月均温之间的相关系数：ＲＷＴ＝ðｎ－ｋｉ＝１Ｔｉ－Ｔｉ()Ｗｉ＋ｋ－Ｗｉ＋ｋ()ðｎ－ｋｉ＝１Ｔｉ－Ｔｉ()２ðｎ－ｋｉ＝１Ｗｉ＋ｋ－Ｗｉ＋ｋ()２（２）ＲＷＰ＝ðｎ－ｋｉ＝１Ｐｉ－Ｐｉ()Ｗｉ＋ｋ－Ｗｉ＋ｋ()ðｎ－ｋｉ＝１Ｐｉ－Ｐｉ()２ðｎ－ｋｉ＝１Ｗｉ＋ｋ－Ｗｉ＋ｋ()２（３）ＲＴＰ＝ðｎ－ｋｉ＝１Ｔｉ－Ｔｉ()Ｐｉ＋ｋ－Ｐｉ＋ｋ()ðｎ－ｋｉ＝１Ｔｉ－Ｔｉ()２ðｎ－ｋｉ＝１Ｐｉ＋ｋ－Ｐｉ＋ｋ()２（４）式中，ＲＷＴ㊁ＲＷＰ分别为不同时滞下ＷＵＥ与月均温和月降水量之间的相关系数；ＲＴＰ为不同时滞下月均温和月降水量之间的相关系数；Ｗｉ为ＷＵＥ月均序列值；Ｔｉ和Ｐｉ分别为月均温序列和月降水量序列值；ｉ为序列长度，本研究中ｉɪ（１，２， １５）；ｋ为滞后时间，根据经验其值应小于ｉ／４，由于该研究分析的是月时间尺度数据，故ｎ＝１２，因此ｋ最大值取３；又因ｎ＝１２＜３０，难以满足大数定律，因此，利用无偏互相关系数加以校正，其公式为：Ｒ∗＝Ｒ１＋１－Ｒ２２ｎ－４()éëêêùûúú（５）２）根据偏相关系数计算公式，结合不同时滞下的相关系数，得到不同时滞下的偏相关序列㊂计算公式如下：ＲＷＴ－Ｐ＝ＲＷＴ－ＲＷＰＲＴＰ１－ＲＷＰ２()１－ＲＴＰ２()（６）ＲＷＰ－Ｔ＝ＲＷＰ－ＲＷＴＲＴＰ１－ＲＷＴ２()１－ＲＴＰ２()（７）式中，ＲＷＴ－Ｐ为不同时滞下剔除降水影响下ＷＵＥ与气温的偏相关系数；同理，ＲＷＰ－Ｔ为不同时滞下剔除气温影响下ＷＵＥ与降水的偏相关系数㊂之后计算得到各个时滞下的最大偏相关系数及对应的滞后时间㊂以上全部计算过程均通过ＭＡＴＬＡＢＲ２０１４ａ软件编程实现㊂３㊀结果与分析３．１㊀ＷＵＥ年际时空变化２０００ ２０１４年，研究区年际ＷＵＥ呈波动变化趋势，年变化率仅为－０．００５ｇＣｍｍ－１ｍ－２，变化范围介于１．０６ １．６７ｇＣｍｍ－１ｍ－２之间，多年均值为１．３７ｇＣｍｍ－１ｍ－２，其中，ＷＵＥ显著下降期为２００１ ２００３年，显著上升期为２００３ ２００５年以及２０１０ ２０１３年（图２）㊂ＧＰＰ和ＥＴ整体均呈增长趋势，ＷＵＥ与ＥＴ相关系数为－０．７２０，与ＧＰＰ的相关系数仅－０．３１３，故陕北黄土高原水分利用效率主要受蒸散量ＥＴ的控制㊂近１５年研究区生态系统ＷＵＥ具有较明显的空间分异规律，整体上呈现北高南低空间格局及东南增加而西北降低变化趋势（图３）㊂植被ＷＵＥ介于０．６３ ２．１９ｇＣｍｍ－１ｍ－２之间，均值为１．３７ｇＣｍｍ－１ｍ－２㊂空间上Ⅳ⁃１生态区最高（１．５２ｇＣｍｍ－１ｍ－２），而Ⅱ⁃６㊁Ⅰ⁃２生态区最低，仅１．２２ｇＣｍｍ－１ｍ－２㊂从ＷＵＥ变化趋势来看（图３），位于东南部的Ⅰ⁃１㊁Ⅰ⁃２㊁Ⅱ⁃２及Ⅲ⁃２㊁Ⅲ⁃３生态区ＷＵＥ呈增加趋势，而西北部的Ⅲ⁃１㊁Ⅱ⁃６㊁Ⅳ⁃１生态区ＷＵＥ则呈降低趋势㊂１１４３㊀１０期㊀㊀㊀段艺芳㊀等：陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应㊀图２㊀２０００ ２０１４年ＧＰＰ㊁ＥＴ和ＷＵＥ年际与年内变化Ｆｉｇ．２㊀ＴｈｅｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌａｎｄｉｎｔｒａａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＧＰＰ㊁ＥＴａｎｄＷＵＥｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆＮｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１４图３㊀２０００ ２０１４年研究区ＷＵＥ空间格局及变化趋势分布图Ｆｉｇ．３㊀ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎａｎｄｖａｒｉａｔｉｏｎｔｅｎｄｅｎｃｙｏｆＷＵＥｉｎｔｈｅＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆＮｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１４３．２㊀ＷＵＥ年内时空变化２０００ ２０１４年研究区年内ＷＵＥ整体呈单峰变化状态（图２），年内最低值（０．００５ｇＣｍｍ－１ｍ－２）出现在１月份，此时ＧＰＰ最低，ＥＴ却为小峰期；年内最高值（３．３１ｇＣｍｍ－１ｍ－２）出现在５月份，主要是受物候期影响ＧＰＰ增加显著，但ＥＴ变化速度较慢；７ ９月份ＷＵＥ相对平稳，介于１．９３ ２．１３ｇＣｍｍ－１ｍ－２之间，此时ＧＰＰ和ＥＴ变化趋势较为一致㊂研究区不同植被类型年内ＷＵＥ存在３种变化类型：第一类为急速双峰变化型，针叶林㊁阔叶林㊁禾草⁃杂类草草甸和草甸草原属于此类，此类植被盖度较大，ＷＵＥ于４月份出现首个峰值，之后迅速下降，至６月份因强烈的蒸腾作用致使ＷＵＥ降至谷点，之后又迅速上升，至９ １０月份植被蒸腾作用下降迅速，光合作用下降２１４３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀缓慢，出现第二个峰值，之后进入深秋和冬季，土壤冻结，植被光合和蒸腾作用继续下降，ＷＵＥ逐渐减弱至０值附近（图４）㊂第二类为缓速双峰变化型，落叶灌丛㊁草丛和一年两熟农田属于此类，此类植被受人为影响较大，ＷＵＥ于５月份出现第一峰值，此时植被繁盛，ＧＰＰ最大，而５ ９月间植被状况和气候状况相对稳定，使得ＷＵＥ变化相对较为缓慢；至９ １０月为秋季作物生长期，ＧＰＰ略有增加，ＷＵＥ出现第二个峰值，之后随着温度降低，土壤封冻，ＷＵＥ逐渐减弱（图４）㊂第三类为单峰变化型，灌木荒漠㊁半灌木荒漠㊁荒漠草原㊁典型草原㊁盐生草甸㊁沼泽化草甸和一年一熟农田属于此类，此类植被较稀疏，峰值出现在植被生长旺盛的５月份，之后，受温度上升影响ＥＴ增加或受植被凋落影响ＧＰＰ下降，导致ＷＵＥ呈下降态势（图４）㊂图４㊀研究区不同植被类型ＷＵＥ年内变化趋势Ｆｉｇ．４㊀ＴｈｅｉｎｔｒａａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｔｒｅｄｅｎｃｙｏｆＷＵＥｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｉｎＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕｏｆＮｏｒｔｈｅｒｎＳｈａａｎｘｉ３．３㊀ＷＵＥ气候时滞效应３．３．１㊀气侯因子变化特征２０００ ２０１４年，研究区年内气温和降水波动性较强，１月份气温最低，多年均温为－６．５９ħ，７月份气温最高，多年均温为２３．４６ħ；降水量最低值出现在１２月份，７月份降水量最大，且７ ９月降水量较稳定，均保持在９０ １００ｍｍ（图５）㊂年际变化来看，降水量多年均值为４７０．２４ｍｍ，２０００年降水量最小，２０１３年最大；多年均温为９．７ħ，且呈下降趋势，降速为０．０４ħ／ａ（图５）㊂３．３．２㊀ＷＵＥ与同期气候相关性通过ＷＵＥ与同期气温㊁降水数据相关和偏相关分析发现（表１），各植被类型ＷＵＥ与气温的显著性水平明显高于降水，说明研究区ＷＵＥ对气温更敏感，且不同植被类型ＷＵＥ对气温的敏感程度差异较大，其中，荒漠草原㊁盐生草甸和半灌木荒漠等植被ＷＵＥ对气温的敏感程度最大，而针叶林最小㊂分析结果表明，荒漠草原㊁半灌木荒漠㊁灌木荒漠㊁盐生草甸㊁沼泽化草甸以及一年一熟农田等植被ＷＵＥ与气温的相关和偏相关分析均通过了０．０１显著性检验，说明这几种植被类型ＷＵＥ对气温的敏感性较大，而其余植被类型ＷＵＥ与气温的相关或偏相关分析均未通过显著性检验㊂虽部分植被类型ＷＵＥ与降水的相关性通过了０．０５显著性检验，但所有植被类型ＷＵＥ与降水的偏相关性均未通过显著性检验，说明植被ＷＵＥ对降水的敏感性较弱㊂３１４３㊀１０期㊀㊀㊀段艺芳㊀等：陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应㊀图５㊀２０００—２０１４年研究区气温和降水年内及年际变化Ｆｉｇ．５㊀Ｔｈｅｉｎｔｒａａｎｎｕａｌａｎｄｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｅｔａｔｉｏｎｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１４表１㊀不同植被类型ＷＵＥ与同期气温和降水相关性Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃｌｉｍａｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓａｎｄＷＵＥｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ植被类型Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ相关分析Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ偏相关分析ＰａｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＴ／ＰＰ／ＴＰ针叶林Ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ０．６５１０．４７１０．５６３－０．２４７０．４９５阔叶林Ｂｒｏａｄｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ０．７１４０．５３９０．６０４－０．２３２０．５０７落叶灌丛Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓｓｈｒｕｂｂｙｄｅｓｅｒｔ０．７９８０．５８２０．７２７－０．３５９０．３２８灌木荒漠Ｓｈｕｂｄｅｓｅｒｔ０．８８４∗∗０．６４７∗０．８５２∗∗－０．５２０．１０２半灌木荒漠Ｓｅｍｉ⁃ｓｈｒｕｂｂｙｄｅｓｅｒｔ０．８９１∗∗０．６４７∗０．８６６∗∗－０．５３９０．０８９草甸草原Ｍｅａｄｏｗｇｒａｓｓｌａｎｄ０．７８４０．５６６０．７１２－０．３６４０．３５２典型草原Ｔｙｐｉｃａｌｇｒａｓｓｌａｎｄ０．８８１∗０．６１８０．８６４∗∗－０．５３４０．１０４荒漠草原Ｄｅｓｅｒｔｇｒａｓｓｌａｎｄ０．９０３∗∗０．６６５∗０．８６８∗∗－０．４９６０．１２６禾草⁃杂类草草甸Ｇｒａｓｓｍｅａｄｏｗ０．７７４０．５９２０．６５７－０．２３５０．４９３沼泽化草甸Ｓｗａｍｐｙｍｅａｄｏｗ０．８８６∗∗０．６３５∗０．８５７∗∗－０．５０５０．１３盐生草甸Ｓａｌｔｍｅａｄｏｗ０．８９２∗∗０．６４５∗０．８６６∗∗－０．５２７０．１０１草丛Ｇｒａｓｓ０．８５１∗０．５９５０．８１８∗－０．４８４０．１８１一年一熟农田Ｏｎｅ⁃ｈａｒｖｅｓｔｆａｒｍｌａｎｄ０．８８６∗∗０．６２３０．８６７∗∗－０．５３４０．１０７一年两熟农田Ｔｗｏ⁃ｈａｒｖｅｓｔｆａｒｍｌａｎｄ０．８７６∗０．６０４０．８５９∗∗－０．５３９０．１１３㊀㊀∗㊁∗∗分别表示在０．０５㊁０．０１水平（双侧）上显著相关；偏相关分析中 Ｔ／Ｐ 表示在降水固定条件下，ＷＵＥ与温度的相关性；同理， Ｐ／Ｔ 表示在温度固定条件下，ＷＵＥ与降水的相关性３．３．３㊀ＷＵＥ对降水的时滞效应研究区ＷＵＥ对降水的时滞响应程度自东向西逐渐增强，最大时滞偏相关系数介于－０．９２４ ０．７０９之间（图６）㊂其中，西北部的Ⅲ⁃１㊁Ⅱ⁃６和Ⅳ⁃１生态区ＷＵＥ对降水时滞响应程度最大，相关系数在－０．９２４ －０．８２２之间，面积占比１８．３６％；Ⅱ⁃５㊁Ⅱ⁃３㊁Ⅱ⁃１南部㊁Ⅳ⁃１东北部等地，相关系数也较大（－０．８２２ －０．７５１），且占比最大（４３．８１％）㊂主要与以上区域内禾草类典型草原与一年一熟农田交错分布，植被覆盖度相对较低，且受季节影响较大有关㊂Ⅱ⁃１东北部㊁Ⅱ⁃２南部和Ⅱ⁃４生态区ＷＵＥ对降水的时滞响应程度略低，相关系数介于－０．７５１ －０．６４２之间，面积占比为２１．０６％；Ⅰ⁃１生态区时滞响应程度更低，相关系数介于－０．６４２ －０．４７６之间，面积占比仅为７．２４％；Ⅲ⁃２㊁Ⅲ⁃３和Ⅰ⁃２生态区相关系数介于－０．４７６ ０．７０９之间，面积占比９．５３％㊂该区域ＷＵＥ对降水的时滞响应程度总体较弱，主要原因为：Ⅱ⁃１东北部㊁Ⅱ⁃２南部和Ⅱ⁃４生态区为黄河沿岸水蚀风蚀侵蚀区，地下水供给相对充足，受降水影响较弱；Ⅲ⁃２㊁Ⅲ⁃３生态区均为生物多样性和水源涵养生态区，气候较湿润，植被以针叶林㊁阔叶林和落叶灌丛为主，随季节变化不大；Ⅰ⁃１㊁Ⅰ⁃２则为农业生态４１４３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀区，受人类活动影响较大，时滞效应不明显㊂从滞后时间来看（图６），９２．５１％区域ＷＵＥ对降水的滞后时间为３个月，分布于各生态功能区；黄龙山生态功能区及子午岭生态功能区东南部滞后时间为２个月，区域占比较低，仅为１．９２％；子午岭生态功能区和汾渭盆地生态功能区滞后时间为１个月，占比３．７３％㊂而洛川生态功能区南部㊁黄河沿岸生态功能区存在少量对降水无明显滞后响应的区域，占比１．８３％，该区域主要分布着草丛和农田，受人类活动影响最频繁，ＷＵＥ对降水的实时响应速度更快㊂３．３．４㊀ＷＵＥ对气温的时滞响应研究区生态系统ＷＵＥ与气温的最大时滞偏相关系数介于－０．６６４ ０．９２０之间，呈南北低中部高的空间格局（图６）㊂Ⅱ⁃１南部㊁Ⅱ⁃２㊁Ⅱ⁃３㊁Ⅱ⁃４㊁Ⅱ⁃５㊁Ⅱ⁃６北部㊁Ⅳ⁃１南部以及Ⅲ⁃１生态区相关系数最大，介于０．８５９ ０．９２０之间，面积占比最大（６２．９６％）；最大时滞偏相关系数介于０．７７２ ０．８５８之间的区域主要分布在Ⅱ⁃１北部㊁Ⅳ⁃１北部和Ⅰ⁃１等生态区，面积占比为２５．１０％；以上区域植被类型多样，且随季节变化较大，与气温时滞偏相关性相对较大㊂而Ⅲ⁃２㊁Ⅲ⁃３和Ⅰ⁃２生态区气候相对湿润，植被类型以针叶林㊁阔叶林为主，全年植被覆盖变化不大，ＷＵＥ受气温影响较小，最大时滞偏相关系数最小㊂研究区整体滞后效应并不明显（图６），其中，占研究区面积９７．９５％的区域不存在滞后效应，仅Ⅲ⁃２南部和Ⅲ⁃３内占全区面积１．６９％的区域ＷＵＥ存在１ ２个月的滞后时间，而Ｉ⁃２内占全区面积０．３７％的区域ＷＵＥ对气温的滞后时间为３个月㊂图６㊀２０００ ２０１４年研究区ＷＵＥ与降水㊁气温的最大时滞偏相关系数及滞后时间Ｆｉｇ．６㊀Ｍａｘｉｍｕｍｔｉｍｅ⁃ｌａｇｐａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｌａｇｔｉｍｅｂｅｔｗｅｅｎＷＵＥａｎｄｃｌｉｍａｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１４ＬＰＣＣ表示时滞偏相关系数；Ｌａｇ表示滞后时间；Ｗ－Ｔ／Ｐ表示ＷＵＥ与气温的时滞偏相关；Ｗ－Ｐ／Ｔ表示ＷＵＥ与降水的时滞偏相关３．４㊀植被类型对时滞效应的影响研究区内农田㊁草原㊁草丛㊁落叶灌丛㊁阔叶林㊁针叶林㊁荒漠７个植被大类及其不同生长期需水量均存在差异，故不同植被类型ＷＵＥ对气温和降水时滞效应必然不同㊂研究表明，区域内不同植被类型ＷＵＥ对降水时滞效应明显强于气温（图７）㊂不同植被类型ＷＵＥ与降水㊁气温最大时滞偏相关系数差别不大，但对降水的滞后时间（２．１ ３个月）远大于对气温的滞后时间（０ １５ｄ）㊂不同植被类型ＷＵＥ与降水最大时滞偏相关系数介于－０．８６９ －０．０４５之间，荒漠类植被（半灌木荒漠㊁灌木荒漠）ＷＵＥ与降水时滞相关程度最大，平均时滞偏相关系数为０．８５９，但滞后时间相对较短，平均为２．４个月；荒漠草原㊁盐生草甸㊁沼泽化草甸㊁典型草原ＷＵＥ与降水时滞相关程度略低于荒漠类植被，相关系数介于５１４３㊀１０期㊀㊀㊀段艺芳㊀等：陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应㊀６１４３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀０．７８７ ０．８４５之间，且滞后时间最长，接近３个月；一年一熟农田㊁一年两熟农田和草丛ＷＵＥ与降水时滞相关程度居中，相关系数介于０．５９９ ０．７６７之间，滞后时间较长，介于２．７ ３个月之间；落叶灌丛㊁草甸草原和禾草－杂类草草甸ＷＵＥ与降水时滞偏相关程度较小，介于０．３５７ ０．４６３之间，滞后时间略短，介于２．４ ２．６个月之间；阔叶林和针叶林ＷＵＥ与降水时滞偏相关程度最小，介于０．０４５ ０．１８１之间，且滞后时间最短，分别㊂为２．３和２．１个月图７㊀不同植被类型ＷＵＥ与气温、降雨最大时滞偏相关系数及滞后时间Ｆｉｇ．７㊀Ｍａｘｉｍｕｍｔｉｍｅ⁃ｌａｇｐａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｌａｇｔｉｍｅｂｅｔｗｅｅｎＷＵＥａｎｄｃｌｉｍａｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ植被类型：ＮＦ：针叶林，Ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ；ＢＦ：阔叶林，Ｂｒｏａｄｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ；ＤＳ：落叶灌丛，Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓｓｈｒｕｂｌａｎｄ；ＳＤ：灌木荒漠，Ｓｈｒｕｂｄｅｓｅｒｔ；ＳＳＤ：半灌木荒漠，Ｓｅｍｉ⁃ｓｈｒｕｂｂｙｄｅｓｅｒｔ；ＭＧ：草甸草原，Ｍｅａｄｏｗｇｒａｓｓｌａｎｄ；ＴＧ：典型草原，Ｔｙｐｉｃａｌｇｒａｓｓｌａｎｄ；ＤＧ：荒漠草原，Ｄｅｓｅｒｔｇｒａｓｓｌａｎｄ；ＧＭ：禾草⁃杂类草草甸，Ｇｒａｓｓｍｅａｄｏｗ；ＳＷＭ：沼泽化草甸，Ｓｗａｍｐｙｍｅａｄｏｗ；ＳＡＭ：盐生草甸，Ｓａｌｔｍｅａｄｏｗ；ＧＲ：草丛，Ｇｒａｓｓ；ＯＨＦ：一年一熟农田，Ｏｎｅ⁃ｈａｒｖｅｓｔｆａｒｍｌａｎｄＴＨＦ：一年两熟农田，Ｔｗｏ⁃ｈａｒｖｅｓｔｆａｒｍｌａｎｄ不同植被类型下ＷＵＥ与气温最大时滞偏相关系数介于０．３７３ ０．８６８之间，其中，荒漠草原㊁半灌木荒漠㊁盐生草甸㊁典型草原㊁沼泽化草甸㊁灌木荒漠６种植被ＷＵＥ与气温最大时滞偏相关系数最大（０．８５７ ０．８６８），但其对气温不存在滞后效应；一年一熟农田㊁一年两熟农田㊁草丛３种植被ＷＵＥ与气温最大时滞偏相关系数较大（０．８０５ ０．８６５），其滞后时间最长为１．５ｄ；落叶灌丛㊁草甸草原㊁禾草－杂类草草甸３种植被ＷＵＥ与气温最大时滞偏相关系数较小（０．６５９ ０．６９５），滞后时间为３ ４ｄ；阔叶林㊁针叶林ＷＵＥ与气温最大时滞偏相关系数最小，分别为０．５５和０．３８，但滞后时间却最长（７ １５ｄ）㊂３．５㊀植被覆盖度对时滞效应的影响植被覆盖度的高低会直接影响植被ＧＰＰ和ＥＴ大小，从而间接影响ＷＵＥ分布及变化情况㊂基于ＮＤＶＩ数据，运用像元二分模型［２１］计算得到２０００ ２０１４年多年平均植被覆盖度，采用自然断点法按由低到高的顺序将其划分为１０个等级（＜２８．１％㊁２８．１％ ３６．７％㊁３６．７％ ４０．７％㊁４０．７％ ４４．７％㊁４４．７％ ４９．３％㊁４９．３％ ５５．２％㊁５５．２％ ６２．３％㊁６２．３％ ６９．４％㊁６９．４％ ７６．２％㊁＞７６．２％），进而分析不同植被覆盖度等级下ＷＵＥ与气温㊁降水的时滞效应（图８）㊂研究表明，植被覆盖度低于６２．３％时，降水对植被ＷＵＥ负面效应较大，且降水滞后效应明显，而高于６２．３％时，降水对植被ＷＵＥ的正面效应逐渐显现，且滞后效应减弱㊂当植被覆盖度低于６２．３％（１ ８级）时，㊀图８㊀不同植被覆盖度等级下ＷＵＥ与气温、降水的最大时滞偏相关系数及滞后时间Ｆｉｇ．８㊀Ｍａｘｉｍｕｍｔｉｍｅ⁃ｌａｇｐａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｌａｇｔｉｍｅｂｅｔｗｅｅｎＷＵＥａｎｄｃｌｉｍａｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｇｒａｄｅｓＷＰＬＰＣＣ：ＷＵＥ与降水的时滞偏相关系数，ｔｉｍｅ⁃ｌａｇｐａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｅｎｔ；ＷＴＬＰＣＣ：ＷＵＥ与气温的时滞偏相关系数，ｔｉｍｅ⁃ｌａｇｐａｒｒｉａｌｐａｒｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｅｎｔ；ＷＰＬａｇ：：ＷＵＥ对降水的滞后时间，ｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｏｆＷＵＥｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；ＷＴＬａｇ：ＷＵＥ对气温的滞后时间，ｔｈｅｌａｇｔｉｍｅｏｆＷＵＥｔｏｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＷＵＥ与降水的最大时滞偏相关系数较大（－０．８－０．６），对降水的滞后时间稳定在３个月左右；当植被覆盖度高于６２．３％（９㊁１０级）时，ＷＵＥ与降水的最大时滞偏相关系数显著减弱至０附近，滞后时间亦逐渐缩短至１．６个月左右，且第１０等级时两者呈正相关关系㊂不同植被覆盖度下ＷＵＥ对气温均呈正面效应，且植被覆盖度低于６２．３％时，ＷＵＥ对气温基本不存在滞后效应，而高于６２．３％时，滞后效应逐渐增强㊂第１ ８等级下ＷＵＥ与气温的最大时滞偏相关系数基本稳定在０．８左右，但基本不存在滞后时间；第９㊁１０等级下ＷＵＥ与气温的最大时滞偏相关程度逐渐减弱，直至第１０等级下相关系数接近于０，滞后时间却逐渐延长至１个月㊂４㊀讨论陕北黄土高原生态系统ＷＵＥ年际变化呈波动变化趋势，２０００ ２００３年为其显著下降期，２００３ ２００５㊁２０１０ ２０１３年为显著上升期，多年ＷＵＥ均值为１．３７ｇＣｍｍ－１ｍ－２，这与刘宪锋［１４］及裴婷婷［２２］等人的研究结果基本一致㊂分析其原因主要与蒸散量ＥＴ的控制性影响㊁退耕还林工程的开展及其政策的变动关系密切㊂具体来看，２０００ ２００３年处于退耕还林工程实施初期阶段，植被覆盖度相对较低，ＧＰＰ变化不大，但ＥＴ增长趋势最明显，故植被ＷＵＥ显著降低；２００３年开始退耕还林效果显现，ＧＰＰ显著增加，ＥＴ亦显著降低，使得２００３ ２００５年植被ＷＵＥ显著增加；经过１０多年的林（草）培育，２０１０ ２０１３年植被覆盖度已明显增加，加之该时期降水量较大㊁气温较低，植被ＧＰＰ增加幅度大于ＥＴ，故植被ＷＵＥ呈明显增加趋势㊂年内ＷＵＥ整体呈单峰变化状态，介于１．９３ ２．１３ｇＣｍｍ－１ｍ－２之间，峰值出现在５月份，此结论与刘宪锋等［１４］人的研究结果基本一致㊂所不同的是，本文基于不同的植被分类方法将不同植被类型ＷＵＥ变化过程归纳为急速双峰㊁缓速双峰和单峰型，并发现农田耕作制度也对ＷＵＥ有一定影响，其中，一年一熟农田ＷＵＥ年内呈单峰变化，而一年两熟农田呈双峰变化状态，这与区域农耕方式关系密切，一年一熟农田植被ＧＰＰ升高而ＥＴ降低的情况仅出现在春季作物繁盛期，而一年两熟农田植被在春季作物繁盛期和秋季作物生长期出现两次，此结论更能反映研究区实际耕作状况㊂ＷＵＥ与气候因子时滞偏相关分析发现，研究区不同植被类型ＷＵＥ对气温与降水的时滞响应程度差异较大㊂子午岭㊁黄龙山和汾渭盆地生态功能区对气温和降水均存在１ ２个月滞后期，但最大时滞偏相关系数最低；而其他生态功能区对降水的时滞偏相关系数高，且滞后时间长达３个月，对温度的最大时滞偏相关系数虽大，但基本不存在滞后时间，这与通过同期数据相关与偏相关分析得到 ＷＵＥ对气温更敏感㊁对降水的敏感性较弱 的结论基本一致，却能更详细地通过滞后时间长短揭示ＷＵＥ对气温㊁降水的敏感与否问题，研究结论更细致深入㊂另外，研究表明各植被类型ＷＵＥ对气温的敏感程度均高于降水，其中灌木荒漠和半灌木荒漠ＷＵＥ对温度和降水的显著性水平及相关系数均高于针叶林㊁阔叶林及草地，此结论与裴婷婷［２２］的研究结果较一致，但与Ｚｈａｎｇ等［２３］研究中 森林㊁草地ＷＵＥ对降水敏感，而温度主导灌丛ＷＵＥ 的研究结果存在一定差异，主要由ＷＵＥ计算方法不同所致，Ｚｈａｎｇ等运用净初级生产力ＮＰＰ计算ＷＵＥ，而本研究及裴婷婷等均采用总初级生产力ＧＰＰ计算ＷＵＥ㊂７１４３㊀１０期㊀㊀㊀段艺芳㊀等：陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应㊀８１４３㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀受植被类型和覆盖度的影响，ＷＵＥ气候时滞效应存在一定的时空分异规律㊂荒漠类植被ＷＵＥ对降水时滞响应程度最强，且滞后时间相对较长，接近３个月，而针叶林时滞响应程度最弱，滞后时间也最短，为２．１个月，说明降水虽然与同期ＷＵＥ相关性不大，并非区域ＷＵＥ变化的主导因子，但其会显著影响到更长时间内ＷＵＥ变化，特别是荒漠类植被ＷＵＥ时滞效应更强，主要是由荒漠类植被物候期及需水量与同期降水量不同步造成的，在半干旱区的陕北黄土高原这种现象更为常见，使得降水后期径流及地下水成为植被水分供给的主要途径，故呈现降水滞后效应；而针叶林植被耐寒，与降水的偏相关性较弱，这与刘宪锋㊁裴婷婷㊁Ｚｈａｎｇ㊁冯朝阳等［１４，２２⁃２４］发现 降水不是区域ＷＵＥ主要决定因子 的结论基本一致，在此基础上，本研究更进一步验证了降水会在更长时间内对ＷＵＥ产生影响，即ＷＵＥ存在较强降水滞后效应㊂另外，随着植被覆盖度的增加，ＷＵＥ对气温的滞后时间逐渐延长，但对降水的滞后时间却趋于缩短㊂值得一提的是，ＷＵＥ气候时滞偏相关程度对植被覆盖度的敏感性存在阈值效应，当植被覆盖度低于６２．３％时，ＷＵＥ对降水的时滞效应相对稳定，滞后时间稳定在３个月左右，但对气温不在滞后效应；当植被覆盖度高于６２．３％时，ＷＵＥ对降水的时滞效应逐渐减弱，滞后时间缩短至１．６个月，而对气温的时滞效应却逐渐显现㊂因此，提高植被覆盖度，能促进降水的及时利用，极大地提高水分利用效率，并能有效降低极端气温对水分利用效率的负面影响㊂这与裴婷婷研究得出的 ＷＵＥ对ＮＤＶＩ的敏感性存在阈值效应 这一结论较一致，区别就在于本研究明确了ＷＵＥ气候时滞效应对植被覆盖度的敏感性，可为区域制定应对气候变化措施提供一定的理论依据㊂本研究所采用的时滞偏相关分析可在一定程度上反映出生态系统ＷＵＥ对气温㊁降水的时滞效应，与传统相关分析和偏相关分析相比，该研究方法不仅可以揭示ＷＵＥ与气候因子之间的相关特性，而且可以获取ＷＵＥ与气象因子在不同空间尺度上的时滞相关程度及响应时间，但仍然存在一些不确定性㊂首先，由于分析的是月尺度数据，故样本数据小于３０，难以满足大数定律，文中已运用无偏互相关系数加以校正，但仍存在不确定性㊂其次，由于研究区站点较少，插值结果精度也会导致存在一定的不确定性㊂此外，研究区地貌类型复杂多样，西北部长城沿线是风沙滩地，北部是以峁为主的峁梁沟壑丘陵区，中部是以梁为主的梁峁沟壑丘陵区，西部多梁状丘陵，南部是以塬为主的塬梁沟壑区，这种复杂破碎的地形地貌，也不可避免地会对ＷＵＥ气候时滞效应产生一定的影响，因此，今后进行该区域ＷＵＥ分异规律研究时，也可从高程㊁坡度以及坡向对水热条件的敏感性方面着手，找出ＷＵＥ对水热条件组合的时滞效应临界点及阈值，以期揭示出生态系统ＷＵＥ与气候因子之间更细致深刻的时空响应机制㊂５㊀结论受退耕还林草生态工程和气候变化的双重影响，２０００ ２０１４年，陕北黄土高原ＷＵＥ呈波动变化趋势，２０００ ２００３年显著下降，２０１１ ２０１４年显著上升㊂受不同植被类型的影响，年内ＷＵＥ则呈现出急速双峰㊁缓速双峰和单峰型三种变化状态㊂空间上，陕北黄土高原ＷＵＥ呈现北高南低的空间分布格局和东南部增加而西北部降低的变化趋势㊂陕北黄土高原ＷＵＥ对温度的敏感性较强，而对降水的时滞效应较明显㊂受植被类型和植被覆盖度的影响，研究区ＷＵＥ气候时滞效应存在一定分异规律，荒漠类植被ＷＵＥ的降水时滞效应最强，滞后时间接近３个月，而针叶林ＷＵＥ的降水时滞效应最弱，滞后时间为２．１个月，并且ＷＵＥ气候时滞效应对植被覆盖度的敏感性存在一定的阈值效应，植被覆盖度敏感性阈值为６２．３％㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＬｅｅｍａｎｓＲ，ＥｉｃｋｈｏｕｔＢ．Ａｎｏｔｈｅｒｒｅａｓｏｎｆｏｒｃｏｎｃｅｒｎ：ｒｅｇｉｏｎａｌａｎｄｇｌｏｂａｌｉｍｐａｃｔｓｏｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．ＧｌｏｂａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅ，２００４，１４（３）：２１９⁃２２８．［２］㊀ＨｕａｎｇＭＴ，ＰｉａｏＳＬ，ＳｕｎＹ，ＣｉａｉｓＰ，ＣｈｅｎｇＬ，ＭａｏＪＦ，ＰｏｕｌｔｅｒＢ，ＳｈｉＸＹ，ＺｅｎｇＺＺ，ＷａｎｇＹＰ．Ｃｈａｎｇｅｉｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｗａｔｅｒ⁃ｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｖｅｒｔｈｅｌａｓｔｔｈｒｅｅｄｅｃａｄｅｓ．ＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅＢｉｏｌｏｇｙ，２０１５，２１（６）：２３６６⁃２３７８．［３］㊀ＧａｎｇＣＣ，ＷａｎｇＺＱ，ＣｈｅｎＹＺ，ＹａｎｇＹ，ＬｉＪＬ，ＣｈｅｎｇＪＭ，ＱｉＪＧ，ＯｄｅｈＩ．Ｄｒｏｕｇｈｔ⁃ｉｎｄｕｃｅｄｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｃａｒｂｏｎａｎｄｗａｔｅｒｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｇｌｏｂａｌｇｒａｓｓｌａｎｄｓｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１１．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，２０１６，６７：７８８⁃７９７．。

陕西省生态环境对耕地利用生态效率的响应王睿;员学锋;杨悦;赵雨【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2024(31)2【摘要】[目的]揭示陕西省耕地利用生态效率、生态环境质量的时空分布特征,阐明生态环境质量对于耕地利用生态效率的响应方式,进而为陕西省农业高质量发展提供科学支撑。

[方法]以陕西省为研究区域,基于遥感数据,计算了遥感生态指数以表征陕西省生态环境质量;利用SBM模型测度陕西省耕地利用生态效率;采用地理加权回归模型探究了生态环境对耕地利用生态效率的响应。

[结果](1)2005年、2010年、2015年和2019年陕西省耕地利用生态效率总体上处于中等水平,有88%以上的地区属于低效率、较低效率和中等效率等级;(2)2005年、2010年、2015年和2019年陕西省生态环境质量在不断提高,黄土丘陵沟壑区和毛乌素沙地等地区生态环境质量有明显改善,空间格局总体上保持“南高北低”不变;(3)陕西省耕地利用生态效率和生态环境存在显著的正相关,相关关系空间分布具有不均衡性。

[结论]陕西省生态环境与耕地利用生态效率的协同发展模式并不稳定,还需进一步探索与巩固。

【总页数】9页(P422-430)【作者】王睿;员学锋;杨悦;赵雨【作者单位】长安大学地球科学与资源学院;长安大学土地工程学院;陕西省土地整治重点实验室【正文语种】中文【中图分类】F301.2【相关文献】1.农业生产结构的调整与耕地利用和保护——对陕西省长武县耕地利用的思考2.耕地细碎化、耕地经营规模对农户耕地利用生态效率的影响--以常德市为例3.陕西省城镇化与耕地利用生态效率耦合协调时空分析4.“双碳”目标下中国耕地利用生态效率的区域差异、动态演进及收敛性5.长江经济带耕地利用生态效率时空分异及组态路径研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

采煤对地下水的影响及对策陕北侏罗纪煤田（神东、榆神、榆横矿区）储量丰富、煤质优良、地质构造简单、开采技术条件优越，被列为国家规划矿区。

然而，本区地处我国西北内陆干旱地区，毛乌素沙地与黄土高原的接壤地带，水资源贫乏、生态环境脆弱，采煤对水资源和生态环境影响较大，使本来就比较脆弱的生态环境遭到破坏，甚至引起较严重的后果。

因此，必须在保水、保生态环境的条件下进行煤矿开采（即保水采煤）。

但如何实现保水采煤，以便在采煤时最大限度地保护地下水资源，解决采煤与保水这一客观矛盾，是亟待解决的科学问题。

一、地质、水文地质条件1、地质特征陕北侏罗纪煤田含煤面积2.7万km2，总资源量1400多亿吨，含煤地层为延安组（J2y），主要可采煤层有5层，煤层相当稳定。

煤田突出的特点是埋藏浅，厚度大，开采容易。

窟野河流域最上部的可采煤层埋藏深度100m左右。

秃尾河流域90~150m。

2、水文地质条件陕北可供开发利用的地下水资源主要赋存于第四系萨拉乌苏组（Q3s）沙层和侏罗系烧变岩中，本地区地下水主要接受大气降水的入渗补给，多年平均大气降水量436.7mm，蒸发量1907.2mm。

萨拉乌苏组地下水：为一套河湖相的沙质沉积物，呈松散及半固结状态，岩性以粉细沙、中细沙为主，灰色、灰黑色，全区分布，厚度变化大，一般厚度10~70m，西部地区榆溪河上游的孟家湾区，厚度可达150m以上，含水层厚度受基底古地形控制，古地形低洼处萨拉乌苏组厚度大，向两侧逐渐变薄，其富水性随岩性、厚度的变化而变化，萨拉乌苏组厚度大，富水性就强，反之则弱。

含水层厚度大于40m时，单井出水量800~1500m3/d，部分地段可达2000m3/d。

烧变岩地下水：烧变岩是煤层自燃过程中使覆岩受热烘烤、烧失后形成的一种特殊类型的岩石，烧变岩广泛分布于窟野河、秃尾河沟谷沿岸煤层露头区，其裂隙、空洞发育，且上覆为透水的沙层，因而在构造有利部位可形成强富水区，烧变岩地下水资源主要分布于矿区东部，地下水资源丰富，单井出水量可以达到1000~2000m3/d以上，可以作为矿区开发的临时性水源地就近取水，但烧变岩勘探程度较低，需要进行专门性勘探评价工作。